Marc Hanheide
収録論文 24本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- 未知環境での衝突回避ナビゲーションのための堅牢な時間弾性バンドプランナナビゲーション2024/12/1
初期計画が失敗した際にハイブリッドA*で軌道を再生成し、ソフト制約ベースの平滑化と動的ボロノイマップで障害物回避を行うRTEBプランナを提案。障害物密度30%以上の環境でTEBやNMPCより移動距離・時間・制御コストを約20%削減した。
- CAnDOIT: 時系列の観測データと介入データを用いた因果発見因果推論2024/10/1
観測データと介入データを組み合わせて時系列の因果構造を推定する手法CAnDOITを提案し、ロボットマニピュレーションのベンチマークで有効性を示した。
- 5Gエッジコンピューティングによる選択収穫ロボットの作業速度最適化農業ロボティクス2024/7/1
5Gネットワークとエッジサーバを収穫ロボットに統合し、画像処理や通信プロトコルの違いが作業速度に与える影響を実験的に評価した。
- neuROSym: ROSベースのニューロシンボリック人間動作予測モデルの実機展開と評価人間動作予測2024/7/1
ニューロシンボリックな人間動作予測モデルをROSパッケージ化し、TIAGoロボットで実環境評価した。予測精度と実行性能がベースラインより向上することを示した。
- ROS-Causal: 実環境での人-ロボット空間インタラクションにおける因果推論フレームワークの実験的評価人-ロボットインタラクション2024/6/1
ROS上で動作する因果推論フレームワークROS-Causalをシミュレーションと実環境の実験で評価し、ロボットがオンラインで因果モデルを抽出できることを示した。
- 動的で共有された3D空間におけるマニピュレーションタスクの学習マニピュレーション2024/4/1
共有ワークスペースで2台のマニピュレータが多カテゴリ物品を目的地へ配置するタスクを、深層強化学習（actor-critic）と動的3D Gym環境で学習させる手法を提案した。
- ROS-Causal: 人とロボットのインタラクションのためのROSベースの因果分析フレームワークHRI2024/2/1
ROS上でオンボードのデータ収集と因果発見を行うフレームワークROS-Causalを提案し、人とロボットの空間インタラクションにおける因果モデル生成をシミュレータで実証した。
- マルチエージェント空間インタラクションの定性的予測群制御2023/7/1
混雑した動的環境でのロボットサービスに向け、Qualitative Trajectory Calculus (QTC) を用いた3つのマルチエージェント相互作用予測手法を提案し、ベンチマークした。
- 動的環境におけるロボットセンサデータからの因果発見の強化因果発見2023/2/1
転送エントロピーによる特徴選択を組み込んだ因果発見手法を提案し、ロボットセンサデータから主要特徴のみを抽出して因果モデルを再構築することで、精度と計算効率を向上させた。
- LTS-NET：長期3D安定物体のエンドツーエンド教師なし学習点群認識2023/1/1
環境内の物体の長期的な安定性を判定するため、点ごとの連続ラベルを用いた点群回帰ネットワークLTS-NETを提案し、駐車場データで静的・動的物体分類の性能を向上させた。
- 長期4D農業ロボティクスデータセットの収集と評価農業ロボティクス2022/11/1
ブドウ園で数ヶ月にわたり自律移動ロボットを運用し、同一エリアの時系列データを収集して、環境変化が地図構築と自己位置推定に与える影響を分析した研究。
- 雑然環境での物体到達のための環境認識型インタラクティブ動作プリミティブマニピュレーション2022/10/1
雑然とした3次元空間で対象物に到達するため、確率的動作プリミティブとCHOMPを組み合わせた制約付き多目的最適化フレームワークを提案し、柔らかい果実の収穫を例に有効性を示した。
- 人間の空間的インタラクション予測のための動的モデルの因果発見ヒューマンロボットインタラクション2022/10/1
実世界のセンサーデータから人間とロボットの空間的インタラクションを因果発見手法でモデル化し、因果モデルが非因果モデルより予測精度が高いことを示した。
- 現場で学ぶ：人とロボットの相互作用における長期的な行動適応HRI/強化学習2022/3/1
公共空間に長期配備された案内ロボットが、強化学習（UCBVI）とエンゲージメント報酬モデルを用いてユーザーとの対話からオンラインで行動を適応させ、ツアー完遂率を30%向上させた研究。
- ぶどう園シミュレーション環境における視覚・3D LiDAR SLAMシステムのベンチマークSLAM2021/7/1
ぶどう園を模したシミュレーション環境を構築し、LIO-SAMやORB-SLAM2など4種のSLAMシステムの軌道推定精度を比較評価した。
- 農作業者を追いかけて特定するロボティクスフレームワーク人物位置推定2021/7/1
農場で働く人々を、ロボット搭載センサと安価なGNSSを組み合わせたトポロジカル粒子フィルタで個別に位置推定・追跡する手法を提案し、実農場で精度向上を実証した。
- 行動条件付きリカレントカルマンネットワークによる順・逆ダイナミクス学習ダイナミクス学習2020/10/1
リカレントカルマンネットワークに制御行動を条件付けする2つのアーキテクチャを提案し、油圧・人工筋肉駆動ロボットなどの順・逆ダイナミクスを高精度かつ不確実性付きで学習できることを示した論文。
- 遮蔽果実を押しのける対話型動作プリミティブによる果実収穫計画マニピュレーション2020/4/1
密集した果実群の中で熟した果実に届くため、未熟な果実を安全に押しのける3次元経路計画手法I-ProMPを提案し、シミュレーションで有効性を示した。
- ロボット視点からの継続的エンゲージメント評価HRI2020/1/1
ロボットの視点で撮影した映像から、CNNとLSTMを用いて人間のエンゲージメントを単一のスカラー値として連続推定するモデルを提案し、別環境への転移も示した。
- 長期ロボット自律性のための人工知能：サーベイロボット自律性2018/7/1
長期にわたる実世界でのロボット自律運用を可能にするAI技術を、ナビゲーション・知覚・計画・学習などの観点から整理し、統合の現状と今後の課題を展望したサーベイ論文。
- 農業ロボティクス：ロボット農業の未来農業ロボティクス2018/6/1
食料生産チェーンが直面する人口増加や気候変動などの課題に対し、ロボティクスと自律システムの応用現状と研究・イノベーションの必要性をレビューしたホワイトペーパー。
- 長期ロボット運用データから学習する3自由度歩行者軌道予測軌道予測2017/10/1
距離センサとSLAMで得た長期運用データを用い、日時情報と短期的な姿勢観測から歩行者の2D位置＋1D回転の3DOF軌道をリアルタイム予測するT-Pose-LSTMを提案した論文。
- 時空間アフォーダンスマップのフレームワークSTAMアフォーダンス2016/7/1
環境の動的な状態を扱うため、時空間アフォーダンス（STA）とそのマップ（STAM）を提案し、ロボットのタスク実行能力を向上させる手法を実験的に検証した。
- STRANDSプロジェクト：日常環境における長期自律運用長期自律2016/4/1
AIとロボティクス研究を統合した移動サービスロボットを警備・介護環境に長期配備し、4回の展開で計104日間・116kmにわたり自律タスクを遂行した取り組みを報告する論文。
